GAN生成对抗网络

1、模型简介： GAN网络可以看成是两个网络模型对抗，一个是生成网络模型G，一个是识别网络模型D。生成式网络模型G是一个用来生图片的网络，该模型的输入为一个随机的噪声z，通过这个噪声来生成相应的图片，该图片记做G(z)。识别网络模型D是一个判断网络，它用来判断网络是不是真是的样本。输入的样本图像为x，x即可能来自于模型G所产生，也可能来自于真实的样本，D(x…

1.GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是： G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。 D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出…

生成模型与判别模型 判别模型：由数据直接学习决策函数Y=f(X)或条件概率分布P(Y|X)作为预测模型，即判别模型。判别方法关心的是对于给定的输入X，应该预测什么样的输出Y。 生成模型：由数据学习联合概率分布P(X,Y), 然后由P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)求出概率分布P(Y|X)作为预测的模型。该方法表示了给定输入X与产生输出Y的生成关系。 如LR…

如何让GAN生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院Minhyeok Lee和Junhee Seok近期发表论文，就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法，AI 科技评论根据原文进行如下编辑。 简介 生成对抗网络（GANs）是最近几年提出的新方法，在其问世之后的短短时间内，生成对抗网络已经在…

How good is my GAN? (ECCV 2018) ——评价生成对抗网络的一种方法 Paper： Shmelkov, Konstantin, Cordelia Schmid, and Karteek Alahari. “How good is my GAN?.” ECCV-European Conference on Computer Visio…

目的：利用真实数据，生成数据–以假乱真 判别模型，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入是一副图像，输出是一个概率值，用于判断真假使用（概率值大于0.5那就是真，小于0.5那就是假），真假也不过是人们定义的概率而已。 生成模型，看成是一个神经网络模型，输入是一组随机数Z，输出是一个图像，不再是一个数值而已。从图中可以看到，会存在两个数据集，一个是真实数据…

本文制作了一个生成对抗网络GAN网络，并通过调节权重的初始化方法来观察权重对网络性能的影响。 生成网络的结构是784*300*784，对抗网络的结构是784*300*1.生成网络的输入是一个28*28的二维数组， double []z=new double[28*28]; for(int n=0 ;n<28;n++){ for(int m=0 ;m&l…

  文/编辑 | 言有三 作为被誉为“下一代深度学习技术”，同时已经在工业界能够真正成熟稳定应用的GAN，有三AI公众号很早之前就开始关注相关内容，从理论到实践都做出了一些总结，并且在持续进行中，本次简单介绍一下相关内容供有需要的同学。 1 了解GAN基本原理和应用 有三最早写的一篇GAN相关的文章就是一篇综述，虽然因为后来比较忙，一直没有更新，但是在这个综…